电渣重熔过程的神经元智能控制

摘要

一、引言控制系统设计的关键性问题是,针对复杂、变化、具有不确定性的受控对象及环境,如何作出有效的控制决策,并使决策所运用的方法尽可能简单化。把人工神经元网络应用于自动控制领域是一种新的尝试。神经元及网络模型,最早出现在50年代末,随后被用来解决困难的优化计算和关联记忆等问题。由于人工神经元网络所具有的学习能力、并行机制和记忆功能等,80年代末期开始受到控制界的关注,并取得一些进展。本文在此基础上研究了熔化速率的神经元智能控制,并对某钢厂15吨电渣炉的一组测试数据进行了仿真实验。